在第二十五屆中國國際工業博覽會上，西門子攜手至頂科技發布了《2025工業智能體應用現狀與趨勢展望報告》。該報告基于對中國制造業200余家企業的深度調研，系統梳理了工業智能體的技術特征、應用場景、落地難點及未來走向，為行業智能化轉型提供了實踐參考。
調研顯示，企業在部署工業智能體時，穩定性與可靠性、成本控制、系統集成能力、數據安全及供應商服務水平是核心考量因素。例如，50%的企業選擇本地私有化部署，即便承擔更高成本，也優先保障核心業務數據的安全性與自主可控性；另有35%的企業傾向通過SaaS模式快速落地應用，以降低基礎設施投入與運維復雜度。這種差異化的部署策略，反映了企業對技術風險與商業效益的平衡訴求。
報告指出，工業智能體的落地面臨多重挑戰。技術層面，跨系統兼容性與動態環境適應性仍是瓶頸；人才層面，既懂工業場景又精通AI技術的復合型人才短缺；成本層面，初期投入與長期運維費用構成雙重壓力。某汽車制造企業案例顯示，其工業智能體項目因數據孤島問題導致決策延遲，最終通過引入多模態數據融合平臺才實現效率提升。
從技術演進趨勢看，工業智能體正經歷三大變革：其一，從“自動化”向“自主化”躍遷。系統不再依賴預設程序，而是通過動態感知、自主決策與持續學習優化流程。例如，西門子Industrial Copilot已實現自然語言驅動的程序生成與故障診斷，將人工干預減少40%。其二，從“單點突破”轉向“系統賦能”。大語言模型與垂類模型協同，工業基礎模型打通圖紙、工藝、時序數據，形成覆蓋研發、生產、運維的全鏈路智能體系統。
其三，從“封閉創新”邁向“價值共創”。企業通過生態合作整合AI、自動化與數字化技術，加速解決方案落地。西門子Xcelerator平臺已匯聚超53萬用戶與300家合作伙伴，提供400余個工業智能體解決方案，涵蓋從數據采集到價值變現的全流程服務。這種開放模式不僅降低了技術門檻，還通過數據共享與人才共育推動了行業整體智能化水平提升。
在應用場景方面，質量檢測、設備預測性維護與供應鏈優化是當前主流方向。某電子制造企業通過部署視覺智能體，將產品缺陷識別準確率提升至99.7%；另一家鋼鐵企業利用時序數據智能體，實現設備故障預警周期縮短70%。這些案例表明，工業智能體的價值已從效率提升延伸至商業模式創新。
